呼吸对人体来说非常重要。现代医学已经证实，人体的很多疾病都与呼吸有着密切的联系。在现代医学的日常综合监护技术当中，关于呼吸的监护和检测一直都是非常重要的内容。而通过对呼吸的分析可以得到大量关于人体的生理信息。比较传统的人体呼吸监测设备大多采用传感器来获取鼻孔的气流从而得到呼吸信号，但是这种方法不适宜于长期、运动状态下的检测，而且对被检测者也会造成不适。　　 在所有的医学还有生物信号当中，心电信号无疑是应用最为广泛且获取最为容易的信号。同时，大量的研究也已经证实呼吸会对心电信号产生影响，心电信号当中包含着有关呼吸的信息。随着对心电信号研究的不断深入，从心电信号中提取呼吸信号(EDR)已经成为了现实。这对于呼吸的日常监护无论从硬件的简化、成本的降低还是被检测者的舒适程度上来讲都是有利的。　　 本文研究的课题是从单导ECG提取呼吸信号算法研究。　　 本文第一章首先对课题的研究背景及其意义进行了介绍，然后分别就呼吸信号的检测方法、心电信号与呼吸的基本知识还有国内外关于EDR的研究现状给予了介绍。最后对于仿真工具与信号的来源做了简要的说明。　　 第二章就傅立叶变换、小波变换、FIR滤波器还有自适应滤波这四种EDR算法的原理与具体方法进行了分析和说明。　　 第三章使用傅立叶变换、小波变换、FIR滤波器还有自适应滤波这四种EDR算法从单导ECG中提取呼吸信号，并对提取出的呼吸信号研究，最后得出结论。　　 第四章分析了四种EDR算法的优点和不足并对从单导ECG提取呼吸信号的前景给出了分析与展望。